本發(fā)明屬于納米顆粒遞送領(lǐng)域，特別涉及一種基于ct和超聲影像構(gòu)建納米顆粒腫瘤積聚預(yù)測(cè)模型的系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、納米藥物是一類納米顆粒裝載的藥物，能夠利用納米顆粒在腫瘤中選擇性積聚的性質(zhì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)腫瘤的藥物靶向遞送。然而，與傳統(tǒng)小分子制劑相比，納米藥物的研發(fā)成本高昂，臨床轉(zhuǎn)化失敗風(fēng)險(xiǎn)更高。主要問題是納米顆粒對(duì)腫瘤的遞送效率存在明顯的腫瘤間差異。由于腫瘤的異質(zhì)性對(duì)納米顆粒積聚影響顯著，傳統(tǒng)藥代動(dòng)力學(xué)模型不能精確預(yù)測(cè)腫瘤中納米顆粒的積聚，難以對(duì)受試分層，以降低研發(fā)成本，提高納米藥物轉(zhuǎn)化成功率。目前開發(fā)中的納米藥物積聚預(yù)測(cè)模型主要依賴于病理樣本，無法無創(chuàng)、前瞻性預(yù)測(cè)納米藥物的遞送效率。

2、醫(yī)學(xué)影像能夠無創(chuàng)地顯示腫瘤異質(zhì)性特點(diǎn)。特別是影像組學(xué)技術(shù)，高通量提取腫瘤影像定量特征，并利用人工智能模型篩選出與納米藥物積聚水平最緊密相關(guān)的腫瘤影像特征，有望提高醫(yī)學(xué)影像預(yù)測(cè)納米藥物腫瘤積聚水平的準(zhǔn)確性。

3、但迄今尚無影像組學(xué)預(yù)測(cè)納米顆粒動(dòng)物腫瘤積聚水平的研究，因此提供一種基于ct和超聲影像組學(xué)技術(shù)預(yù)測(cè)納米顆粒動(dòng)物腫瘤積聚的方法及工具，是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需研究的課題。該工具用于納米藥物研發(fā)過程中的動(dòng)物腫瘤分層，從而加快納米藥物研發(fā)速度，節(jié)省研發(fā)成本。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是為了解決上述現(xiàn)有技術(shù)存在的一些問題，提供一種基于ct和超聲影像構(gòu)建納米顆粒腫瘤積聚預(yù)測(cè)模型的系統(tǒng)，用以解決現(xiàn)有的納米顆粒動(dòng)物腫瘤遞送尚無前瞻性且無創(chuàng)的預(yù)測(cè)方案的問題。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：一種基于ct和超聲影像構(gòu)建納米顆粒腫瘤積聚預(yù)測(cè)模型的系統(tǒng)，包括：

3、納米顆粒合成及檢測(cè)裝置，用于合成納米顆粒并獲得粒徑數(shù)據(jù)；

4、模型構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建一種以上的腫瘤模型并獲得腫瘤類型數(shù)據(jù)；

5、ct，用于對(duì)腫瘤進(jìn)行ct成像；

6、超聲成像裝置，用于對(duì)腫瘤進(jìn)行超聲成像；

7、影像組學(xué)特征提取模塊，用于將從ct和超聲成像裝置獲得的腫瘤影像中分割出各腫瘤區(qū)域，提取影像組學(xué)特征；

8、特征分析模塊，用于對(duì)所提取影像組學(xué)特征進(jìn)行分析，去除高度共線性的特征，并篩選出與納米顆粒腫瘤內(nèi)積聚密切相關(guān)的特征；

9、遞送及積聚量分類模塊，用于遞送納米顆粒使至納米顆粒聚集在腫瘤部位，收集腫瘤并檢測(cè)腫瘤內(nèi)納米顆粒積聚量，并根據(jù)積聚量中位數(shù)對(duì)腫瘤分類；

10、構(gòu)建預(yù)測(cè)模型模塊，用于根據(jù)納米顆粒粒徑、腫瘤類型、ct和超聲影像組學(xué)特征以及腫瘤納米顆粒積聚量數(shù)據(jù)建立影像組學(xué)復(fù)合預(yù)測(cè)模型，并評(píng)估復(fù)合預(yù)測(cè)模型性能。

11、進(jìn)一步的，合成納米顆粒為金納米顆粒、二氧化硅納米顆粒、納米脂質(zhì)體或納米膠束，納米顆粒表面修飾聚乙二醇，所合成的納米顆粒的水合粒徑為10～300nm，形貌為球形、棒形或多枝形。

12、進(jìn)一步的，腫瘤模型的動(dòng)物類型為大鼠或小鼠，腫瘤類型為胰腺癌、肝癌、乳腺癌、肺癌、膀胱癌、結(jié)腸癌或黑色素瘤，腫瘤模型部位為皮下腫瘤或者原位腫瘤。

13、進(jìn)一步的，從ct和超聲成像裝置獲得的腫瘤影像中分割出各腫瘤區(qū)域，提取影像組學(xué)特征具體采用以下步驟：

14、(1)采用itk-snap軟件勾畫腫瘤影像腫瘤區(qū)域，其中在ct影像中逐層勾畫腫瘤區(qū)域，超聲圖像中勾畫腫瘤最大直徑層面的感興趣區(qū)域；

15、(2)使用python中的pyradiomics包提取腫瘤ct和超聲影像特征。

16、進(jìn)一步的，影像組學(xué)特征包括一階統(tǒng)計(jì)量、形狀特征(2d和3d)、紋理特征，以及指數(shù)、對(duì)數(shù)、平方、梯度、平方根、高斯拉普拉斯和小波變換特征。

17、進(jìn)一步的，篩選出與納米顆粒腫瘤內(nèi)積聚密切相關(guān)的特征，具體采用以下步驟：

18、(1)隨機(jī)從所有腫瘤特征中選取了部分腫瘤特征進(jìn)行第二次勾畫，兩次感興趣區(qū)域勾畫間隔一個(gè)月，將第二次勾畫相關(guān)系數(shù)icc＞0.80的影像組學(xué)特征納入后續(xù)的特征篩選；

19、(2)通過皮爾遜相關(guān)系數(shù)的分析方法，把影像特征之間相關(guān)系數(shù)超過0.95的特征集簡(jiǎn)化為單一代表性特征；

20、(3)通過lasso回歸分析，對(duì)ct和超聲影像組學(xué)特征實(shí)現(xiàn)特征選擇與系數(shù)收縮，識(shí)別出對(duì)預(yù)測(cè)納米顆粒腫瘤積聚量密切相關(guān)的特征。

21、進(jìn)一步的，腫瘤內(nèi)納米顆粒積聚量的檢測(cè)在遞送納米顆粒24h后進(jìn)行。

22、進(jìn)一步的，影像組學(xué)復(fù)合預(yù)測(cè)模型的建立采用以下步驟：

23、(1)整合腫瘤類型、納米顆粒粒徑、swe平均值和動(dòng)態(tài)增強(qiáng)曲線定量參數(shù)、ct-超聲影像組學(xué)特征和腫瘤納米顆粒積聚量數(shù)據(jù)；

24、(2)構(gòu)建模型方法為邏輯回歸模型；

25、(3)建立預(yù)測(cè)模型：模型一為基于影像組學(xué)復(fù)合模型，模型二為對(duì)比性能使用的基線模型。

26、進(jìn)一步的，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型模塊還用于建立進(jìn)行對(duì)比性能的基線模型。

27、進(jìn)一步的，影像組學(xué)復(fù)合預(yù)測(cè)模型的性能評(píng)估采用以下步驟：

28、(1)使用roc評(píng)估各個(gè)模型的預(yù)測(cè)效能，比較各個(gè)模型的曲線下面積auc的大?。?/p>

29、(2)使用混淆矩陣，進(jìn)一步量化模型的分類性能，評(píng)估模型在腫瘤分類時(shí)的精確度；

30、(3)使用dca分析方法，通過計(jì)算凈效益比，直觀地展示模型在不同閾值下的臨床實(shí)用性或經(jīng)濟(jì)價(jià)值，對(duì)比各模型在實(shí)際應(yīng)用中所能帶來的額外收益，從而選擇最優(yōu)化的預(yù)測(cè)模型。

31、本發(fā)明的優(yōu)勢(shì)在于：本發(fā)明基于ct和超聲影像數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了納米顆粒腫瘤積累量無創(chuàng)性預(yù)測(cè)；該方法可以在注射納米藥物前，排除不適合使用納米藥物的動(dòng)物。有望用于納米藥物研發(fā)過程中的動(dòng)物腫瘤分層，篩選合適的受試動(dòng)物，從而加快納米藥物研發(fā)速度，節(jié)省研發(fā)成本。

技術(shù)特征：

1.一種基于ct和超聲影像構(gòu)建納米顆粒腫瘤積聚預(yù)測(cè)模型的系統(tǒng)，其特征在于包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ct和超聲影像構(gòu)建納米顆粒腫瘤積聚預(yù)測(cè)模型的系統(tǒng)，其特征在于：所述合成納米顆粒為金納米顆粒、二氧化硅納米顆粒、納米脂質(zhì)體或納米膠束，納米顆粒表面修飾聚乙二醇，所合成的納米顆粒的水合粒徑為10～300nm，形貌為球形、棒形或多枝形。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ct和超聲影像構(gòu)建納米顆粒腫瘤積聚預(yù)測(cè)模型的系統(tǒng)，其特征在于：所述腫瘤模型的動(dòng)物類型為大鼠或小鼠，腫瘤類型為胰腺癌、肝癌、乳腺癌、肺癌、膀胱癌、結(jié)腸癌或黑色素瘤，腫瘤模型部位為皮下腫瘤或者原位腫瘤。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ct和超聲影像構(gòu)建納米顆粒腫瘤積聚預(yù)測(cè)模型的系統(tǒng)，其特征在于：所述從ct和超聲成像裝置獲得的腫瘤影像中分割出各腫瘤區(qū)域，提取影像組學(xué)特征具體采用以下步驟：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ct和超聲影像構(gòu)建納米顆粒腫瘤積聚預(yù)測(cè)模型的系統(tǒng)，其特征在于：所述影像組學(xué)特征包括一階統(tǒng)計(jì)量、形狀特征(2d和3d)、紋理特征，以及指數(shù)、對(duì)數(shù)、平方、梯度、平方根、高斯拉普拉斯和小波變換特征。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ct和超聲影像構(gòu)建納米顆粒腫瘤積聚預(yù)測(cè)模型的系統(tǒng)，其特征在于：所述篩選出與納米顆粒腫瘤內(nèi)積聚密切相關(guān)的特征，具體采用以下步驟：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ct和超聲影像構(gòu)建納米顆粒腫瘤積聚預(yù)測(cè)模型的系統(tǒng)，其特征在于：所述腫瘤內(nèi)納米顆粒積聚量的檢測(cè)在遞送納米顆粒24h后進(jìn)行。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ct和超聲影像構(gòu)建納米顆粒腫瘤積聚預(yù)測(cè)模型的系統(tǒng)，其特征在于：所述影像組學(xué)復(fù)合預(yù)測(cè)模型的建立采用以下步驟：

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ct和超聲影像構(gòu)建納米顆粒腫瘤積聚預(yù)測(cè)模型的系統(tǒng)，其特征在于：所述構(gòu)建預(yù)測(cè)模型模塊還用于建立進(jìn)行對(duì)比性能的基線模型。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ct和超聲影像構(gòu)建納米顆粒腫瘤積聚預(yù)測(cè)模型的系統(tǒng)，其特征在于：所述影像組學(xué)復(fù)合預(yù)測(cè)模型的性能評(píng)估采用以下步驟：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于CT和超聲影像構(gòu)建納米顆粒腫瘤積聚預(yù)測(cè)模型的系統(tǒng)，包括納米顆粒合成及檢測(cè)裝置、模型構(gòu)建模塊、CT、超聲成像裝置、影像組學(xué)特征提取模塊、特征分析模塊、遞送及積聚量分類模塊、構(gòu)建預(yù)測(cè)模型模塊。本發(fā)明基于CT和超聲影像數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了納米顆粒腫瘤積累量無創(chuàng)性預(yù)測(cè)；該方法可以在注射納米藥物前，排除不適合使用納米藥物的動(dòng)物。有望用于納米藥物研發(fā)過程中的動(dòng)物腫瘤分層，篩選合適的受試動(dòng)物，從而加快納米藥物研發(fā)速度，節(jié)省研發(fā)成本。

技術(shù)研發(fā)人員：王守巨,張潔,湯佳佳,張久樓,唐玉霞,胡永志
受保護(hù)的技術(shù)使用者：江蘇省人民醫(yī)院（南京醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院）
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/10